MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2984389533 · doi:10.4103/ijas.ijas_9_19

How to reduce no-show in pain clinic?

2019· article· en· W2984389533 sur OpenAlexaboutno aff
Rabah Alharbi

Notice bibliographique

RevueImam Journal of Applied Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhoneAttendanceContext (archaeology)Quarter (Canadian coin)Family medicinePhone callPatient satisfactionHealth careMedical emergencyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Failure to attend scheduled appointments in the outpatient clinic represents a challenge to health care. Almost quarter billion dollar was lost in the United Kingdom in 2001; Saudi Arabia has 29.5% “no-show” rates, and these findings are encouraging to explore the reasons and to implement strategies to improve attendance. Moreover, we found 0.12% reduction in no-show, 1 month after using phone call reminder associated with the application of strategies to increase attendance rate used in similar work. Context: To identify reasons of no-show and to use strategy to decrease the substantial no-show rates. Aims: This study aimed to minimize significant loss of time and money and to decrease the dissatisfaction and worsening of patient's clinical outcome. Settings and Design: The study was conducted in pain management clinic in King Abdulaziz Medical City National Guard Hospital, pain clinic, staffed by one consultant, one staff physician, one fellow and two nurses, and one patient service coordinator, responsible for answering phone calls and booking appointments; patient receives phone call 2 days prior to their scheduled appointment by obtaining their contact number from Bestcare® health information system. Data of all patients booked from the begging of August to the end of October 2017 were collected and analyzed, and no show rate was calculated by dividing the number of no show to the number of all booked appointments, showing that a mean average in 3 months of 100 visit per month, with a mean average of no show within 3 months of 0.34% no show rate. Subjects and Methods: Contact information of all patients who had been booked in the month of November 2017 were collected; we applied strategy for all phone calls. First, we identified if the patient had answered or not and if he/she has answered a welcoming and orientation statement was used (i.e., who we are and why we are calling and where is exactly our clinic and the time of the appointment). Second we have to identify that the answering is either the patient or the caregiver to avoid breaching the confidentiality. Third we identified the appointment status if the patient is attending or not, and finally. Fourth we used verbal contract to inform the patient or the caregiver that in case of failure to show-up; patient might be discharged from the clinic to decrease the waiting list which can lead to further health deterioration of other patients. Results: Total no-show has decreased from 0.34% to 0.22% within 1 month of implementation. Conclusions: Significant strategies can be applied to enhance attendance rate implemented through telephone call which led to 0.12% reduction of no-show in 1 month compared to 3 months average no-show rate.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueImam Journal of Applied SciencesMême sujetHealthcare Operations and Scheduling OptimizationTravaux en français237 207